董小平,王荊寧,肖振鵬

(1.中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所,河北石家莊050081;2.吉林省高速公路管理局,吉林長春130022)

0 引言

SC-FDE和正交頻分復(fù)用技術(shù)(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)具有良好的抗多徑的能力,已經(jīng)被寬帶無線通信標(biāo)準(zhǔn)802.16a采用[1]。SC-FDE與OFDM區(qū)別之處在于快速傅里葉反變換(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)置于接收端,克服了OFDM傳輸信號峰值平均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)高的缺點(diǎn)。SC-FDE是單載波調(diào)制技術(shù),對載波同步及定時誤差不敏感。所以,SC-FDE技術(shù)受到越來越廣泛的關(guān)注。

SC-FDE及OFDM都是基于塊傳輸,經(jīng)多徑信道傳輸,當(dāng)前塊受到來自前一塊拖尾的影響,循環(huán)前綴(Cyclic Prefix,CP)的添加,可以有效消除塊間干擾[2]。CP有2種實(shí)現(xiàn),一是每段有效數(shù)據(jù)后面部分的復(fù)制,二是基于獨(dú)特字?？紤]帶寬利用率,主要考慮第2種情況。

該文主要比較各類不同幀結(jié)構(gòu)的性能,并在文獻(xiàn)[3]基礎(chǔ)上介紹一種改進(jìn)信道估計算法,同時給出噪聲方差的估計。

1 系統(tǒng)模型

圖1(a)和圖1(b)分別給出了SC-FDE系統(tǒng)及OFDM系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。二者都利用了快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)模塊,靠CP消除碼間串?dāng)_,信道估計及均衡在頻域進(jìn)行。區(qū)別之處在于IFFT置于發(fā)射端還是接收端。其中SC-FDE系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)符號經(jīng)星座映射以長度為Nd分塊,每塊數(shù)據(jù)符號前后附上UW。接收端同步后,取不受前一塊干擾的UW,估計當(dāng)前塊的信道頻域響應(yīng),經(jīng)DFT插值,將剩余塊轉(zhuǎn)換到頻域均衡。經(jīng)IFFT得到時域信號,檢測出原始發(fā)射信號。其中頻域均衡是頻域上的單抽頭濾波器,不同于時域均衡結(jié)構(gòu)。其中UW序列不僅可以充當(dāng)CP的作用,也可以用作信道估計的導(dǎo)頻。

圖1 SC-FDE與OFDM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)比較

2 信道模型

2.1 多徑衰落

無線電波多徑衰落損耗服從瑞利分布及萊斯分布。第n路徑多普勒頻域?yàn)椋?/p>

其中,fm=v/λm,λm為入射平面波的波長,fm是最大多普勒頻域頻移,αn是入射角度。相干時間 Tc為最大多普勒fm的倒數(shù)。基帶信號帶寬的倒數(shù)(符號周期)遠(yuǎn)小于信道相干時間,信道為慢衰落信道。

發(fā)送的帶通信號為[4]：

其中,?s t為復(fù)包絡(luò),fc為載頻。信道存在多條傳播路徑時,無噪聲接收信號波形為：

式中,Cn及τ′n為第n條傳播路徑的幅度及時延。接收信號寫為：

式中,接收信號復(fù)包絡(luò)為：

其中,

是第n條傳播路徑的相位,其中θn是隨機(jī)時延導(dǎo)致的隨機(jī)相位。信道可用復(fù)低通脈沖響應(yīng)線性時變?yōu)V波器模擬：

由于載頻fc很大,路徑時延的很小變化引起相位θn較大變化。

2.1.1 平坦多徑衰落

對式(7)進(jìn)行傅里葉變換得到信道轉(zhuǎn)移函數(shù)為：

2.1.2 頻率選擇性衰落

式(7)可以寫為：

如果路徑時延 τl,i-τl,j時延差與調(diào)制信號持續(xù)時間Ts相比較小時,τl,n'近似等于 τl,τi-τj時延差與調(diào)制信號持續(xù)時間Ts較大時,式(7)可寫為：

αll與g t具有相同的特性,且 αlt 相互獨(dú)立。對式(10)進(jìn)行傅里葉變換可以得到相應(yīng)的信道轉(zhuǎn)移函數(shù)為：

接收信號的各頻率成分有不同的復(fù)增益。接收信號呈頻率選擇性多徑衰落,即非平坦衰落。

2.2 瑞利分布

由中心極限定理,接收信號的同相跟正交分量為零均值高斯隨機(jī)變量,接收信號的幅度包絡(luò)為：

服從瑞利分布,其概率密度為：

3 信道與噪聲方差估計

3.1 系統(tǒng)幀結(jié)構(gòu)

對于SC-FDE系統(tǒng),數(shù)據(jù)的幀結(jié)構(gòu)有2種設(shè)計方案：第1種是與OFDM系統(tǒng)相同的基于循環(huán)前綴的幀結(jié)構(gòu)(如圖2(a));第2種方案是基于UW的幀結(jié)構(gòu)。這種幀結(jié)構(gòu)方案包括2種形式：一是在每段有效數(shù)據(jù)前面插入一個UW序列(如圖2(b)),UW序列既用于吸收前一個FFT數(shù)據(jù)塊帶來的多徑干擾,又用于接收端的信道估計;二是在每段有效數(shù)據(jù)的前后分別插入一個UW序列(如圖2(c)),2個連續(xù)UW序列中的后一個用于吸收前一個FFT數(shù)據(jù)塊帶來的多徑干擾,前一個用于該塊的信道估計。

圖2 基于SC-FDE系統(tǒng)幀結(jié)構(gòu)

其中Tg為循環(huán)前綴CP或特殊字UW序列的長度,TFFT為FFT數(shù)據(jù)塊的長度。假設(shè)Tg和TFFT分別取64和512,則3種幀結(jié)構(gòu)的帶寬利用率分別為：88%、87%和77%。

第1種幀結(jié)構(gòu)的帶寬利用率最高,但由于CP是其后數(shù)據(jù)塊后面一部分的復(fù)制,對于接收端來說是未知信息,需要另外插入訓(xùn)練序列進(jìn)行同步和信道估計,這會降低系統(tǒng)帶寬利用率。

在第2種和第3種幀結(jié)構(gòu)中,發(fā)送端插入的導(dǎo)頻序列是UW序列,是已知的訓(xùn)練序列,方便后面的同步及信道估計。其中第2種幀結(jié)構(gòu)的帶寬利用率比較高,但是UW塊吸收了前一個數(shù)據(jù)塊的多徑影響,再用該UW塊進(jìn)行信道估計時,精度會大大降低;目前SC-FDE系統(tǒng)中,多數(shù)采用是第3種形式的幀結(jié)構(gòu)。每一段有效數(shù)據(jù)與其后面的UW序列組成一個FFT數(shù)據(jù)塊,UW序列的插入使得數(shù)據(jù)塊具有理想的周期性和自相關(guān)特性。數(shù)據(jù)塊前面的UW序列一方面與循環(huán)前綴(CP)的作用類似,另一方面可以用作均衡、同步和信道估計中的導(dǎo)頻。后面的UW吸收前一數(shù)據(jù)塊的干擾。

3.2 信道估計算法

圖3 傳統(tǒng)的基于SC-FDE系統(tǒng)幀結(jié)構(gòu)

3.3 改進(jìn)的信道估計

接收機(jī)利用如圖P0,P1作為新信號

由于sak可以表示為：

其中 n′a0 ,… ,n′aL-1為：

設(shè)Van,Hin,S?an,N′an分 別 是v 〈k+a〉L,hik ,sak 及n′ak 的離散傅里葉變換 ,則：

對每一接收Sa,a=0,M,…K-1 M 得到頻域估計值H?ak=?Sak/Vak,平 均K=個H?aka=0,M,…,K-1 M,即 ：

3.4 噪聲方差估計

實(shí)際信道估計值為：

其中：

則噪聲方差估計值為：

其中：

該噪聲估計方法,沒有限制導(dǎo)頻類型,且不受N1k/V k信道估計誤差的影響。

4 系統(tǒng)仿真結(jié)果分析

3徑瑞利衰落信道的參數(shù)如表1所示,導(dǎo)頻用64的Chu序列。圖4為多普勒為0的條件下,不同SNR下的信道估計的MSE。與傳統(tǒng)的算法即K=1相比,在所有SNR下,K=8能達(dá)到較好的性能,有2.1 dB性能提升,增加的復(fù)雜度僅是7次L點(diǎn)FFT操作。

表1 仿真參數(shù)

圖4 瑞利多徑衰落信道下均方誤差性能(0 Hz)

圖5為改進(jìn)算法的BER性能,改進(jìn)算法與傳統(tǒng)的算法相比,有更好的性能提升,且在高信噪比條件下,改善更大。

圖5 瑞利多徑衰落信道下均方誤差性能(0 Hz)

圖6的仿真條件如表1所示,多普勒頻移為60 Hz,即信道為慢變信道,仿真結(jié)果表明,由于利用相鄰2個導(dǎo)頻對信道進(jìn)行估計,估計結(jié)果更接近真實(shí)的信道估計值。在時變慢信道情況下,BER性能提升更大。

圖6 瑞利時變多徑衰落信道下誤碼率(60 Hz)

要解決如何實(shí)現(xiàn)認(rèn)知信息的海量攝入、認(rèn)知信息的傳遞融合以及認(rèn)知信息的挖掘利用。多域認(rèn)知是軍事認(rèn)知通信網(wǎng)絡(luò)首先需要解決的關(guān)鍵問題。

認(rèn)知環(huán)境多域認(rèn)知技術(shù)研究網(wǎng)絡(luò)多域認(rèn)知模型與認(rèn)知方法,研究信息網(wǎng)絡(luò)多域認(rèn)知信息的獲取、傳送、表示、融合和利用技術(shù),研究網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參數(shù)快速感知、網(wǎng)絡(luò)全局感知信息快速融合處理和網(wǎng)絡(luò)全局環(huán)境態(tài)勢生成技術(shù)。

4.2 認(rèn)知智能決策技術(shù)

軍事認(rèn)知通信網(wǎng)絡(luò)是一個具有智能的主體,可以將機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、推理機(jī)制引入認(rèn)知智能決策,使得通信網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)環(huán)境自適應(yīng)。

認(rèn)知智能決策技術(shù)研究信息網(wǎng)絡(luò)資源虛擬控制機(jī)理,研究基于網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知信息對可重配置網(wǎng)絡(luò)要素和網(wǎng)絡(luò)功能的快速決策機(jī)制,研究可重配置網(wǎng)絡(luò)要素與網(wǎng)絡(luò)的智能化管理與配置技術(shù)。

4.3 重配置技術(shù)

軍事認(rèn)知通信網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)最終要落實(shí)到實(shí)體的重配置。重配置的對象不僅包含終端重配置,還包含網(wǎng)絡(luò)重配置和服務(wù)重配置;重配置的作用范圍不僅限于單個節(jié)點(diǎn),而且還要實(shí)現(xiàn)端到端重配置,即覆蓋端到端路徑上的所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),其復(fù)雜度和重要性要高于單一的終端重配置。

重配置技術(shù)研究軍事認(rèn)知通信網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)方式、路由方式和連接方式等要素的可重配置能力,研究基于可調(diào)整參數(shù)或軟件可編程平臺的路由交換實(shí)現(xiàn)技術(shù),研究智能網(wǎng)絡(luò)層協(xié)議和跨層設(shè)計技術(shù)。

5 結(jié)束語

軍事認(rèn)知通信網(wǎng)絡(luò)是在通信網(wǎng)絡(luò)的各個層面和實(shí)體上實(shí)現(xiàn)認(rèn)知概念,從而使整個通信網(wǎng)絡(luò)體系上具備認(rèn)知功能。與非認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)相比,認(rèn)知可以用于改善資源管理、服務(wù)質(zhì)量(QoS)、接入控制、安全或其他網(wǎng)絡(luò)目的。軍事認(rèn)知通信網(wǎng)絡(luò)能為網(wǎng)絡(luò)用戶提供更好的端到端性能。隨著通信技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,軍事智能化通信網(wǎng)絡(luò)將是發(fā)展方向。為用戶提供不間斷的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和不變的高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)服務(wù),是軍事通信網(wǎng)絡(luò)持續(xù)追求的目標(biāo)。

[1]THO MAS RYAN W.Thomas.Cognitive networks：adaptation and learning to achieve end-to-end perfoemance objectives[J].IEEE Communications Magazine,2006,44(12)：51-57.

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